超越传统威胁：AI驱动的API漏洞崛起
人工智能几乎对每个行业的各个方面都产生了巨大影响，API安全也不例外。直到最近，防御API还意味着防范众所周知的威胁。但随着AI的普及，自动化攻击者、AI制作的漏洞利用和业务逻辑滥用使问题变得复杂。仅仅修补已知漏洞已经不够了；安全团队现在必须应对智能、自适应的攻击，这些攻击的进化速度与其目标技术一样快。
AI：API风险的催化剂
AI和API密不可分，尤其是在安全方面。根据Wallarm 2025年API威胁统计报告，2024年AI相关CVE数量激增，惊人的98.9%直接与API相关。请记住：AI驱动的应用程序依赖API进行通信、自动化和数据交换——这种依赖为攻击者创造了新的机会。
常见弱点包括：
- 弱认证机制：89%的AI驱动API仍使用静态密钥，使其极易被滥用。
- 外部可访问端点：57%的这些API公开暴露，通常没有适当的控制措施。
- 新漏洞类别：由于AI依赖二进制API和硬件级处理，内存损坏问题（以前在API讨论中很少见）正在上升。
记住：AI安全就是API安全。
AI驱动的API攻击：自适应威胁时代
然而，AI不仅仅是一个攻击面：它是一个威胁助推器。自动化绕过技术，特别是那些利用逻辑漏洞的技术，对API安全格局构成严重且日益增长的威胁，使攻击者能够逃避检测机制。以下是它们的工作原理：
- API行为自动化分析：攻击者使用AI分析API交互，了解底层业务流程和工作流。AI系统监控并从API响应中学习，识别业务逻辑中的模式和潜在弱点。
- 业务逻辑逆向工程：映射API行为后，AI工具逆向工程应用程序的业务逻辑，确定其如何处理数据和执行规则，以便攻击者精确定位可滥用逻辑的地方。
- 逻辑漏洞识别：这些洞察帮助攻击者识别特定逻辑漏洞，例如：
- 破碎对象级别授权（BOLA）：当API未能验证每个对象每次调用的权限时发生，允许攻击者操纵API调用中的对象标识符以获取未经授权的数据或功能访问。
- 破碎功能级别授权（BFLA）：允许用户访问他们未授权使用的功能。例如，如果API有一个用于管理目的的端点但缺乏适当的授权检查，普通用户可能利用此执行管理操作。
- 使用机器人进行利用：攻击者然后使用机器人自动化利用过程。这些机器人可以实时调整策略，修改API请求以绕过安全控制并操纵应用程序行为。
这些攻击特别难以检测，原因有两个。首先，机器人的适应性意味着它们可以逃避传统的基于签名的检测机制。其次，AI驱动的攻击可以模仿正常人类行为，使其在没有大量上下文的情况下难以与合法活动区分。
构建对抗AI驱动攻击的韧性
那么，组织如何保护自己免受这些威胁？这不容易，但并非不可能。以下是任何组织都应遵循的四个最佳实践。
采用实时检测和响应
传统安全措施不足以应对超快速、超复杂的AI驱动API攻击。Wallarm的API安全平台利用基于AI的行为异常检测来识别和阻止恶意API活动，识别自动化行为，并减轻这些攻击可能造成的损害。此外，由于Wallarm持续收集和分析数据，我们获得了适应新兴威胁所需的上下文。
增强认证和授权控制
强大的认证和授权是API安全的重要组成部分。虽然Wallarm不提供API的认证和授权，但我们的平台通过识别可能缺少认证的恶意API来支持这些功能，确保API端点得到管理。此外，Wallarm识别允许攻击者绕过安全控制的认证和授权漏洞。
清单和监控所有API——尤其是影子API
未管理的API，如影子或僵尸API，特别容易受到AI驱动的攻击。Wallarm的API发现工具提供对组织API格局的全面可见性，自动识别所有API，包括未记录和已弃用的端点。
安排演示
Wallarm的API安全平台是阻止API攻击和AI驱动应用程序的最快、最简单和最有效的方法。我们提供完整的API清单、基于AI/ML的专利滥用检测、实时阻止和API SOC即服务。想了解更多关于我们如何保护组织API的信息？立即安排演示。